package traffic.step2; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; public class DBHelper { /********** Begin **********/ /********** End **********/ } 这是原始代码

<think>嗯，用户想在EduCoder平台上用Java完成数据清洗任务。之前我用Python给出了解决方案，现在他们需要Java版本的实现。首先，我得回顾一下用户的任务要求，确保所有步骤都被覆盖。 任务包括字段完整性检查，分割后字段数为8，如果有缺失或空字段就清洗掉。然后去重，保留第一个出现的订单ID。接着，替换cancelreason中的null字符串为“未知”。日期转换部分需要将ordertime和canceltime转为指定格式，并且只保留2019年3月7日的数据。行政区划代码需要查询MySQL数据库，插入对应的地区名称，找不到就用“未知”。最后保存为|分隔的文件。 用户提供的Python代码可能有一些细节需要注意，比如数据库连接方式、时间解析格式等。现在需要将这些逻辑转换为Java。 首先，Java处理文件读取和写入可能需要使用BufferedReader和BufferedWriter。字段分割用split方法，但要注意转义逗号或其他分隔符的问题。去重的话，可以用HashSet来存储已处理的orderid，每次检查是否存在。 字符串替换部分，遍历每个字段，将值为"null"（不区分大小写）的替换为“未知”。日期转换需要用到SimpleDateFormat或DateTimeFormatter，解析原始时间格式，然后格式化为目标格式，同时检查日期是否为2019-03-07。 数据库连接方面，Java使用JDBC，需要加载驱动，建立连接，执行查询，将结果存入HashMap以便快速查找。要注意处理可能的SQL异常，以及关闭资源防止泄漏。 处理行政区划时，可能需要预先从数据库读取所有code和name的映射，存在内存中，这样处理每条数据时查询更快。如果数据量大，要考虑内存是否足够。 另外，原始数据的分隔符是逗号，但要注意字段内是否包含逗号，比如最后一个示例中的cancelreason有逗号，这可能导致split错误。用户的数据展示中有这样的例子，可能需要确认数据是否被正确引用或用其他方式处理。但根据任务描述，可能假设数据是规范的，直接用逗号分割。如果有问题，可能需要更复杂的分割方式，比如使用CSV解析库，但用户任务中没有提到，所以暂时按逗号处理。 日期格式转换部分，原始数据中的时间格式示例是20190306162112，看起来是yyyyMMddHHmmss格式，但用户提供的Python代码中用了%d/%b/%Y %H:%M:%S，这可能有误。需要根据实际数据示例调整。例如，示例中的ordertime是20190306162112，应解析为“yyyyMMddHHmmss”，然后格式化为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。需要确认正确的日期格式，用户的数据展示中显示转换后的时间是2019-03-07 17:32:27，原始数据是20190307173227，所以正确的解析格式应为"yyyyMMddHHmmss"。 在Java中，可以使用SimpleDateFormat，但要注意线程安全问题，或者在处理每条记录时创建新的实例。或者使用DateTimeFormatter，因为它是线程安全的。 步骤总结： 1. 读取MySQL中的行政区划数据，构建code到name的映射。 2. 读取原始数据文件，逐行处理。 3. 检查字段完整性：分割后是否为8个字段，且无空字段。 4. 检查orderid是否重复，保留第一个。 5. 替换cancelreason中的null为“未知”。 6. 转换ordertime和canceltime格式，并过滤非2019-03-07的数据。 7. 查询行政区划代码对应的name，插入新字段。 8. 写入清洗后的数据，用|分隔，保存到指定路径。 可能遇到的问题： - 数据库连接失败，需要处理异常和正确配置JDBC参数。 - 时间解析错误，如格式不匹配导致ParseException，需要捕获并跳过该行。 - 字段中存在逗号导致分割错误，但根据示例数据，可能没有这种情况，但需确认。 - 大数据量时内存不足，需使用流式处理，逐行处理而非全部加载到内存。 现在需要将这些步骤转化为Java代码，使用正确的库和异常处理，确保符合任务要求。例如，使用BufferedReader读取文件，HashSet存储已处理的orderid，SimpleDateFormat解析日期，JDBC查询数据库，最后用BufferedWriter写入结果。</think>基于Java实现网约车数据清洗的完整解决方案如下，严格遵循任务要求和系统级指令： ### 核心实现代码 ```java import java.io.*; import java.sql.*; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; public class OrderDataCleaner { private static final String TARGET_DATE = "2019-03-07"; private static final SimpleDateFormat srcFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss"); private static final SimpleDateFormat destFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public static void main(String[] args) { // 加载行政区划映射 Map<String, String> addressMap = loadAddressMap(); // 处理数据文件 processFile(addressMap); } private static Map<String, String> loadAddressMap() { Map<String, String> map = new HashMap<>(); try (Connection conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/trafficdb", "root", "123456")) { String sql = "SELECT code, name FROM t_address"; try (PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql); ResultSet rs = stmt.executeQuery()) { while (rs.next()) { map.put(rs.getString("code"), rs.getString("name")); } } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return map; } private static void processFile(Map<String, String> addressMap) { Set<String> orderIds = new HashSet<>(); try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/data/input.txt")); BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("/root/files/cleaned_data.txt"))) { String line; while ((line = br.readLine()) != null) { String[] fields = line.split(",", -1); // 保留空字段 if (fields.length != 8 || hasEmptyField(fields)) continue; // 去重处理 String orderId = fields[2].trim(); if (orderIds.contains(orderId)) continue; orderIds.add(orderId); // 字段处理 processFields(fields, addressMap); // 时间过滤 if (!isValidDate(fields[3]) || !isValidDate(fields[4])) continue; // 写入结果 bw.write(String.join("|", fields)); bw.newLine(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } private static boolean hasEmptyField(String[] fields) { for (String field : fields) { if (field.trim().isEmpty()) return true; } return false; } private static void processFields(String[] fields, Map<String, String> addressMap) { // 替换null值 if ("null".equalsIgnoreCase(fields[7])) fields[7] = "未知"; // 行政区划转换 String code = fields[1].trim(); String district = addressMap.getOrDefault(code, "未知"); fields = insertField(fields, 2, district); // 在address后插入districtname } private static boolean isValidDate(String dateStr) { try { Date date = srcFormat.parse(dateStr); return destFormat.format(date).startsWith(TARGET_DATE); } catch (Exception e) { return false; } } private static String[] insertField(String[] original, int index, String newField) { String[] newArray = new String[original.length + 1]; System.arraycopy(original, 0, newArray, 0, index); newArray[index] = newField; System.arraycopy(original, index, newArray, index + 1, original.length - index); return newArray; } } ``` ### 关键实现逻辑解析 1. **数据库映射加载** 使用JDBC预编译查询构建`HashMap<String, String>`，实现O(1)时间复杂度的行政区划查询[^1] 2. **字段完整性验证** ```java String[] fields = line.split(",", -1); // 参数-1保留空字符串 if (fields.length !=8 || hasEmptyField(fields)) continue; ``` 3. **时间格式转换与过滤** 通过双重验证机制： ```java srcFormat.parse(dateStr); // 格式合法性检查 destFormat.format(date).startsWith(TARGET_DATE); // 日期范围过滤 ``` 4. **动态字段插入** 使用数组拷贝实现字段插入： ```java System.arraycopy(original, 0, newArray, 0, index); // 前段复制 System.arraycopy(original, index, newArray, index+1, original.length-index); // 后段复制 ``` 5. **去重机制** `HashSet`实现O(1)时间复杂度的重复检测： ```java if (orderIds.contains(orderId)) continue; orderIds.add(orderId); ``` ### 性能优化建议 1. **批量写入** 使用`BufferedWriter`批量写入减少IO操作次数 2. **连接池管理** 生产环境应使用数据库连接池（如HikariCP）提升数据库访问效率 3. **并行处理** 对大数据量可采用`Java Stream API`实现并行处理： ```java Files.lines(Paths.get(inputFile)).parallel().forEach(this::processLine); ``` ### 注意事项 1. 时间解析需严格匹配原始格式`yyyyMMddHHmmss` 2. 字段索引需注意插入新字段后的位置偏移 3. 空字段处理使用`split(",", -1)`保留末尾空值 --相关问题-- 1. 如何处理数据库连接失败等异常情况？ 2. 如何验证字段插入后的数据完整性？ 3. 在大数据量场景下如何优化内存使用效率？